التعلم العميق (DL) حجم السوق ، المشاركة وتحليل الصناعة ، حسب المكون (وحدة المعالجة المركزية (وحدة المعالجة المركزية) ، وحدة معالجة الرسومات (GPU) ، مجموعة البوابة القابلة للبرمجة الميدانية (FPGA) ، دائرة التكامل الخاصة بالتطبيق (ASIC)) ، عن طريق التطبيق (التعرف على الصورة ، التعرف على الإشارة ، تعدين البيانات ، تسليم الفيديو ، التصرفات ، المصنعة ، التوازي ، التوازي. الفضاء والدفاع ، التجزئة والتجارة الإلكترونية ، وسائل الإعلام والترفيه ، وغيرها) ، والتوقعات الإقليمية ، 2025-2032

رؤى السوق الرئيسية

بلغت قيمة حجم سوق التعلم العميق العالمي (DL) 24.53 مليار دولار أمريكي في عام 2024 ، ومن المتوقع أن ينمو من 34.28 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى 279.60 مليار دولار بحلول عام 2032 ، مما يعرض CAGR 35.0 ٪ خلال فترة التنبؤ. سيطرت أمريكا الشمالية على سوق التعلم العميق العالمي (DL) بحصة 38.24 ٪ في عام 2024. يتم استخدام الشبكات العصبية في التعلم العميق (DL) لمهام مثلمعالجة اللغة الطبيعيةوالتعرف على الصوت ورؤية الآلة. DL هو حقل فرعي للذكاء الاصطناعي الذي يركز أكثر على تقليد وظيفة الدماغ والآلة البشرية. DL هي واحدة من أحدث مجالات الدراسة والبحث. التحسينات الأخيرة في DL هي المركبات ذاتية القيادة ، والمساعدة الافتراضية ، وتراكم الأخبار ، والتسويق الرقمي ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والتعرف على الصور والتصرف المرئي ، وما إلى ذلك.

وفقًا لتقرير حالة الذكاء الاصطناعى 2022 ، يقدر أن الاستثمار العالمي في الشركات الناشئة وتوقيعات الذكاء الاصطناعي يتجاوز 50 مليار دولار في عام 2023 وحده. هذا يوفر فرص نمو هائلة للشركات الناشئة DL والحيوانات الحيدات حول العالم.

زاد الطلب على DL بشكل كبير خلال جائحة Covid-19. ويرجع ذلك إلى الاهتمام المتزايد بالمساعدة الصوتية الرقمية بين الأجيال الشابة وزيادة التركيز على الواقع الافتراضي وتقنيات الواقع المعزز من قبل مختلف البائعين الرئيسيين في المناطق. على سبيل المثال،

• في يوليو 2020 ، تم تقديم نموذج قائم على DL يمكن أن يتوقع احتمال مرضى Covid-19 الذين يعانون من مرض خطير من قبل Tencent AI Lab ومجموعة من علماء الصحة العامة الصينيين. تم وصف الطريقة التي طور بها الفريق النموذج باستخدام مجموعة من 1590 مريضًا من 575 مركزًا طبيًا في الصين وتم وصف التحقق الإضافي من 1،393 مريضًا بالتفصيل في الاتصالات الطبيعية. تم تنفيذ مبادرات مماثلة من قبل عمالقة التكنولوجيا الآخرين في الصين لاحتواء الفيروس المميت. قامت Alibaba ، على سبيل المثال ، بتطوير أداة بمعدل دقة 90 ٪ المزعوم للمؤسسات للتنبؤ بانتشار COVID-19 باستخدام ML/DL. وفقًا لـ Baidu ، يقال إن خوارزمية المصادر المفتوحة للتحليل الهيكلي الفيروسي أسرع 120 مرة من الطريقة التقليدية.

 

اتجاهات السوق التعليمية العميقة (DL)

التقدم المتزايد في توليد الصور المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والمحاكاة المستندة إلى النص لتمهيد الطريق لنمو السوق

يؤدي التقدم السريع في توليد الصور المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والمحاكاة المستندة إلى النص إلى نمو كبير في سوق DL. لقد جعلت خوارزميات الذكاء الاصطناعى ، وخاصة تلك التي تعتمد على النماذج التوليدية ، مثل Gans (شبكات الخصومة التوليدية) خطوات رائعة في إنشاء صور واقعية ومقاطع فيديو وحتى صوتية ، ووضع معايير عالية بشكل دائم لصناعات التصميم والترفيه والتسويق. عززت هذه التطورات جودة المحتوى الذي تم إنشاؤه وتسريع السرعة التي يمكن إنتاجها بها ، مما يقلل من الموارد والوقت اللازم للمهام الإبداعية.

• وفقًا لـ Adobe ، اعتبارًا من أغسطس 2023 ، أنشأت Dall-E 2 916 مليون صورة منظمة العفو الدولية ، أنتجت Adobe Firefly 1 مليار ، أنتجت Midjourney 964 مليون صورة ، بينما أنشأت النماذج القائمة على الانتشار المستقر 12.59 مليار صورة. بلغت مجتمعة 15.47 مليار صورة تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعى على الإنترنت.

علاوة على ذلك ، مكنت عمليات المحاكاة المستندة إلى النص التي تعمل بنماذج معالجة اللغة الطبيعية تفاعلات أكثر دقة ودراية بالسياق في البيئات الافتراضية. وجدت هذه التكنولوجيا تطبيقات في الألعاب والتعليم والمساعدين الظاهريين ، وتعزيز تجربة المستخدم وتمكين المزيد من عمليات المحاكاة واقعية. على سبيل المثال،

• في فبراير 2024 ، أطلقت Openai Sora ، وهو نموذج تعليمي عميق حصل على اهتمام كبير تجاه توليد الفيديو ومحاكاة الفيديو القائمة على الذكاء الاصطناعي. عزز هذا التطور تكامل التعلم العميق في نماذج المحاكاة القائمة على الذكاء الاصطناعي.

مع مثل هذه التطورات وزيادة التبني عبر مجموعة واسعة من الصناعات ، فإن اتجاهات الحلول المستندة إلى DL المتكاملة DL قد جعلت ابتكارات كبيرة.

عوامل نمو السوق التعلم العميق (DL)

زيادة التطبيقات في قطاع السيارات من المحتمل أن تعزز نمو السوق

يستخدم منتجو السيارات ، مثل Tesla و Journey و Autox وغيرها ، التقنيات ، بما في ذلك التعلم الآلي ،تحليلات البيانات الكبيرة، الذكاء الاصطناعي ، وغيرهم لجعل سياراتهم أكثر تمشيا مع طلبات عملائها. بالإضافة إلى ذلك ، فإن أنظمة الخبراء وأنظمة إدارة قواعد البيانات و AI وإنترنت الأشياء (IoT) لديها مهام صناعية مبسطة بشكل كبير.

هناك العديد من حالات استخدام السيارات لتقنيات DL. على سبيل المثال ، أحرزت أنظمة DL مؤخرًا تقدمًا كبيرًا في رؤية الكمبيوتر. استخدمت Pomerleau ، وهي شركة كندية ، شبكات عصبية لتدريب سيارة على القيادة تلقائيًا لتدريب السيارة لقيادة السيارة تلقائيًا لتدريب سيارة تلقائيًا لتدريب السيارة لقيادة السيارة ، مع مراقبة المدخلات من الكاميرا من الكاميرا ، ورفاق الليزر ، وسائق حقيقي ، تستخدم شركة Pomerleau ، وهي شركة كندية ، شبكات عصبية لتدريب السيارة تلقائيًا على القيادة.

من المحتمل أن تساهم هذه العوامل في نمو سوق التعلم العميق.

العوامل التقييدية

القيود الفنية وعدم الدقة لإعاقة تقدم السوق

يحتوي منصة DL على عدد من المزايا التي يمكن أن تساعد السوق على النمو. ومع ذلك ، فإن بعض المعلمات من هذه التكنولوجيا قد تعيق توسيع السوق. أحد العناصر الرئيسية المحددة لمنصة DL هو خوارزميات غير متطورة وغير دقيقة. في البيانات الكبيرة والتعلم الآلي ، تعتبر الدقة مهمة ، ويمكن أن تؤدي الخوارزميات المعيبة إلى منتجات معيبة. للتأكد من تعيين معلمات النظام بشكل صحيح وأن هامش الخطأ قريب أو يساوي الصفر ، يلزم التفاعل البشري. قد تتضرر آفاق السوق من هذا العامل.

علاوة على ذلك ، يخلق النقص العالمي للمهنيين المهرة في DL صعوبات في تقديم خدمات موثوقة وآمنة للمؤسسات ، مما يؤثر سلبًا على نمو السوق. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الافتقار إلى المعايير والبروتوكولات داخل الصناعة يؤدي غالبًا إلى التناقضات والصعوبات عند نشر منصات ML/DL ، وبالتالي تزعج عمليات تجارية سلسة. من المتوقع أن تعيق هذه العوامل تطوير السوق.

التعلم العميق (DL) تحليل تجزئة السوق

عن طريق تحليل المكون

يتم استخدام برنامج DL على نطاق واسع لتحسين قوة الحوسبة والدقة

بناءً على المكون ، يتم تشعب السوق في الأجهزة والبرامج. يتم تقسيم قطاع الأجهزة إلى وحدة المعالجة المركزية (وحدة المعالجة المركزية) ، وحدة معالجة الرسومات (GPU) ،مجموعة بوابة قابلة للبرمجة الميدانية (FPGA)، والدائرة المتكاملة الخاصة بالتطبيق (ASIC).

من المتوقع أن يهيمن قطاع البرامج على السوق خلال فترة التنبؤ. نوع من برامج الشبكة العصبية ، يستخدم برنامج DL الخوارزميات لمعالجة البيانات واتخاذ القرارات. يتم أخذ كميات كبيرة من البيانات وتحليلها واستخدامها من قبل هذا النوع من البرامج لاتخاذ التنبؤات أو القرارات. تعد المصمم العصبي ، H2O.AI ، DeeplearningKit ، Microsoft Cromitive Toolkit ، Keras ، وغيرها من بين أكثر برامج DL استخدامًا على نطاق واسع.

بالإضافة إلى ذلك ، قامت Boxx و Nvidia بتطوير محطات عمل قادرة على التعامل مع قوة المعالجة المطلوبة لإنشاء نماذج DL. يمكن للمستخدمين اختبار نماذجهم وتحسينها من خلال محطة DGX في NVIDIA ، والتي تدعي أنها مماثلة لمئات الخوادم التقليدية. بمساعدة أطر DL ، تدعي منتجات Apexx W-Class من Boxx أنها توفر معالجة أكثر قوة وأداء كمبيوتر يمكن الاعتماد عليها.

عن طريق تحليل التطبيق

DL لإيجاد استخدام واسع في تطبيقات التعرف على الصور لجعل محتوى مفيد عبر الإنترنت

بناءً على التطبيق ، يتم تقسيم السوق إلى التعرف على الصور ، والتعرف على الإشارات ، واستخراج البيانات ،مراقبة الفيديووالتشخيصات ، وغيرها (الترجمة الآلية ، اكتشاف المخدرات).

تم تعيين قطاع التعرف على الصور لحساب أكبر حصة في سوق التعلم العميق. يمكن أن تستخدم مواقع الصور الفوتوغرافية والفيديو DL لجعل المحتوى المرئي أكثر قابلية للاكتشاف للمستخدمين. يمكن أيضًا استخدام التكنولوجيا في التعرف المرئي والبحث ، مما يسمح للمستخدمين باستخدام صورة مرجعية للبحث عن منتجات أو صور مماثلة. علاوة على ذلك ، يتم استخدام DL في المقام الأول في التعرف على الوجه للمراقبة والأمن ، وتحليل الصور الطبية ، واكتشاف الصور في تحليلات الوسائط الاجتماعية.

• في مارس 2021 ، أطلق Facebook حل DL الذي تم إشرافه ذاتيًا المعروف باسم SEER. يمكن أن يتعلم هذا الحل من أي مجموعة عشوائية من الصور غير المسماة على الإنترنت والعمل بشكل مستقل من خلال مجموعة البيانات.

عن طريق تحليل الصناعة

السيارات لقيادة أعلى حصة بسبب ارتفاع تطبيقات DL في السيارات

حسب الصناعة ، ينقسم السوق إلى BFSI و Automotive و Healthcare و Aerospace والدفاع وتجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية والإعلام والترفيه وغيرها (التصنيع).

السيارات هي حاليا القطاع الرائد من حيث حصة السوق. من أنظمة مساعدة السائقين المتقدمة (ADAS) والقيادة ذاتية الحكم إلى عمليات التصنيع والمبيعات وما بعد البيع ، أظهرت DL إمكانات كبيرة في صناعة السيارات. يتم إجراء استثمارات متنوعة لتعزيز تطبيق DL في ميزات المركبات المستقلة. على سبيل المثال ، جمعت Wayve ، وهي شركة ناشئة ومقرها لندن ، 200 مليون دولار أمريكي في يناير 2022. ونتيجة لذلك ، ستتمكن المنظمة من تطوير أساليب DL لتدريب الذكاء الاصطناعي وتطويرها والتي يمكنها التعامل مع مواقف القيادة الصعبة بسهولة.

خلال الفترة المتوقعة ، سيشهد قطاع التجزئة والتجارة الإلكترونية نموًا كبيرًا. التخصيص ، وتحليلات البيانات ، والتسعير الديناميكي ، ومحركات التوصية كلها تستخدمالذكاء الاصطناعي (AI) في البيع بالتجزئة. على سبيل المثال ، تقوم العلامات التجارية الكبيرة ، مثل Zalando و ASOS ، بإنشاء أقسام كاملة لـ DL لمعرفة المزيد عن العملاء بمجرد زيارتها على مواقع الويب الخاصة بهم. بالإضافة إلى ذلك ، فإن العديد من منصات التجارة الإلكترونية الرئيسية ، مثل Adobe Commerce و Salesforce Commerce Cloud ، تستفيد من خوارزميات التعلم الآلي لتوفير تجربة عميل متفوقة (CX) ورؤى تحليلات أعمق.

يمثل محرك توصية Amazon 35 ٪ من مبيعات الشركة السنوية ، وقد قلل برنامج الخدمات اللوجستية الذكية في Alibaba بأخطاء التسليم بنسبة 40 ٪.

رؤى إقليمية

يتم تصنيف نطاق السوق العالمي عبر خمس مناطق وأمريكا الشمالية وأمريكا الجنوبية وأوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا وآسيا والمحيط الهادئ.

سوف يفسر السوق في أمريكا الشمالية أكبر حصة في السوق خلال الفترة المتوقعة. من المتوقع أن يؤدي توافر البنية التحتية المعمول بها لتكنولوجيا المعلومات والاستثمارات الضخمة في التقنيات الناشئة ، مثل DL و NLP ، من بين أمور أخرى ، إلى زيادة نمو السوق في أمريكا الشمالية.

• في أبريل 2023 ، تم تطوير حزمة برامج تحليل صور الإلكترون والمسح الضوئي لفحص المجهري ، مستوحاة من التعلم الآلي ، من قبل باحثين في مختبر أوك ريدج الوطني التابع لوزارة الطاقة الأمريكية.

من المقدر أن تسجل آسيا والمحيط الهادئ أعلى معدل نمو سنوي مركب خلال 2025-2032. تزايد الاهتمام بالتحقق من الهوية والدقة والموثوقية التي قدمتها DL فيرؤية الآلةيمكن أن يعمل الإطار كعامل رئيسي يساهم في تطوير السوق الإقليمية. إن الاقتصادات الناشئة في المنطقة بما في ذلك الصين والهند والفلبين لديها نظام بيئي بدء تشغيل مزدهر مدعوم من قبل القوى العاملة الماهرة ، والتي ستسهم في التوسع في حصة السوق الإقليمية.

خلال الفترة المتوقعة ، سيشهد السوق في أوروبا توسعًا كبيرًا. يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي من قبل مجموعة متنوعة من شركات الاتحاد الأوروبي. تم استخدام التقنيات التي تتم أتمتة مختلف سير العمل أو المساعدات في اتخاذ القرارات (مثل أتمتة العمليات الروبوتية للبرامج القائمة على الذكاء الاصطناعي) ، والتعلم الآلي (مثل DL) لتحليل البيانات ، والتقنيات التي تحلل اللغة المكتوبة (مثل تعدين النص) بشكل أكثر تواتراً. وفقًا لبيانات Eurostat ، في عام 2021 ، تم استخدام كل من تقنيات الذكاء الاصطناعى الثلاثة هذه من قبل 3 ٪ من الشركات في أوروبا.

نما هذا السوق في الشرق الأوسط وأفريقيا نتيجة للمشاريع الحكومية والحوسبة السحابية والاعتماد الواسع للبيانات والتقدم التكنولوجي. تتوسع اقتصادات الشرق الأوسط ، وخاصة المملكة العربية السعودية والإمارات العربية المتحدة ، بسرعة ، ويقدر مواطنيها التكنولوجيا ويريدون استخدامها في اللهجة العربية المحلية.

نظرًا لارتفاع عدد الشركات الناشئة الرقمية في البرازيل وزيادة الاستثمار من قبل اللاعبين الرئيسيين ، من المتوقع أن يتوسع سوق أمريكا الجنوبية بشكل مطرد خلال الفترة المتوقعة. تم تطوير سياسات AI الجديدة والاستراتيجيات المتماسكة من قبل بلدان في أمريكا الجنوبية بما في ذلك البرازيل والأرجنتين وكولومبيا لتشجيع تبني التقنيات المتطورة. من المتوقع أن تظهر فرص السوق المستقبلية في هذه المنطقة.

قائمة الشركات الرئيسية في سوق التعلم العميق (DL)

كبار اللاعبين بما في ذلك Google Inc. تسعى إلى تعزيز المنتج لتعزيز نمو السوق

يتم تقديم حلول ذكاء الآلات الآلية من قبل الشركات في السوق لتسريع تطوير نماذج التعلم وتقليل الوقت للتسويق. دخلت H2O.ai و Knime و Dataiku ، من بين القادمين الجدد الآخرين ، إلى السوق وتوسيع عدد حالات استخدام DL بنجاح عبر الصناعات.

• في نوفمبر 2022 ، من خلال التعاون مع Hackensack Meridian Health وغيرهم من مقدمي الخدمات المهمة ، وسعت H2O.ai وجودها في سوق الرعاية الصحية للرعاية الصحية. استخدام Hackensack Meridian Healthالتعلم الآلي (ML)ومساعدة الذكاء الاصطناعي (AI) لرعاية المرضى وعمليات الشبكة من خلال خبرة المجال الواسعة في H2O.AI.

قائمة الشركات الرئيسية التي تم تصنيفها:

• Advanced Micro Devices ، Inc.(نحن.)
• Clarifai ، Inc. (الولايات المتحدة)
• شركة نفيديا(نحن.)
• Google Inc. (الولايات المتحدة)
• شركة IBM(نحن.)
• شركة إنتل(نحن.)
• Microsoft Corporation(نحن.)
• Amazon Web Services (الولايات المتحدة)
• SAS Institute Inc. (نحن.)
• Meta Platforms ، Inc. (Facebook) (الولايات المتحدة)

تطورات الصناعة الرئيسية

• فبراير 2024 -أطلقت Cognitiv أول منصة إعلانية للتعلم العميق ، حيث أعادت تعريف شراء الوسائط لمستقبل Cookieless مع Advanced AI. شهدت الشركة زيادة 7.5x في قاعدة عملائها في عام 2023 ، مما يعرض فعالية حلول DL AD.
• فبراير 2024 -عقدت Vantai شراكة مع Bristol Myers Squibb لتسريع اكتشاف أدوية الغراء الجزيئي ، حيث تجمع بين معرفة Myser Squibb في تدهور البروتين المستهدف وقدرات التعلم العميق للشركة. يهدف التعاون إلى تطوير واكتشاف علاجات جزيء صغير جديد للأهداف العلاجية ذات الاهتمام.
• يناير 2024 -حصلت FairPlay Sports Media على Quater4 ، وهي شركة شبكات عصبية تعليمية عميقة تركز على بيانات وتوقعات النتائج الرياضية. تهدف عملية الاستحواذ إلى تعزيز العلامات التجارية للشركة ، مثل SuperScommesse و OddsChecker وغيرها ، من خلال دمج التكنولوجيا الجديدة والبيانات للاعبين والناشرين والمشغلين.
• نوفمبر 2023 -Sony Interactive Entertainment Supped Isize ، وهي شركة تقنية متخصصة في الذكاء الاصطناعي ، وخاصة التعلم العميق. يتماشى تركيز ISIZE على "الحلول التي تعمل بالنيابة لتوزيع احتياطيات البت وتحسين الجودة لصناعة الوسائط والترفيه مع جهود الشركة لتعزيز عروضها وتكنولوجياها.
• أكتوبر 2023 -أطلقت Huawei نماذج تخزين Oceanstor A310 AI ، والتي تلبي مطالب التعلم العميق على نطاق واسع. قدم هذا الحل تخزينًا محسّنًا للتدريب على النماذج الصناعية والأساسية والاستدلال في نماذج السيناريو المجزأة.
• يونيو 2023 -تم إطلاق Sonic DL ، وهي تقنية قائمة على DL لتسريع عملية الاستحواذ على الصور بشكل كبير في التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) ، بواسطة GE Healthcare بعد موافقة إدارة الأغذية والعقاقير. نماذج التصوير الجديدة ، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي القلبي عالي الجودة في دقات قلب واحدة ، أصبحت ممكنة بواسطة Sonic DL.
• مايو 2023 -تم إرسال MVTEC Software GmbH ، منتج برمجة عالمي لرؤية الآلات ، من البديل 23.05 من Halcon Machine Vision Programming. يركز الإصدار الجديد على تقنيات DL. يعد العد العميق ، وهي طريقة تعتمد على التعلم العميق قادرًا على حساب عدد كبير من الكائنات ، الميزة الرئيسية في هذا البديل.
• مايو 2023 -قامت Google بتحسين أدوات TensorFlow مفتوحة المصدر لتسريع تطوير التعلم الآلي. قامت المنظمة بسلسلة من تحديثات الابتكار في AI (ML) مفتوحة المصدر (ML) لتحسينات البيئة المتطورة. يعد جناح Keras API ، الذي يضيف مجموعة من إمكانيات DL المستندة إلى Python إلى تقنية TensorFlow الأساسية ، مكونًا أساسيًا في النظام الإيكولوجي لـ TensorFlow. بالإضافة إلى ذلك ، أعلنت Google عن أداة keras الجديدة ، kerasnlp لمعالجة اللغة الطبيعية وتطبيقات kerascv لتطبيقات رؤية الكمبيوتر (CV).
• مارس 2023 -شكلت NVIDIA و Amazon Web Services ، Inc. (AWS) تعاونًا متعدد الأجزاء يهدف إلى بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعى التوليدي وتحسين البنية التحتية لمنظمة العفو الدولية لتدريب نماذج لغة كبيرة معقدة بشكل متزايد (LLMS).

تغطية الإبلاغ

An Infographic Representation of Deep Learning Market

يتضمن التقرير البحثي مناطق بارزة في جميع أنحاء العالم للحصول على معرفة أفضل بالصناعة. علاوة على ذلك ، فإنه يوفر نظرة ثاقبة على أحدث اتجاهات الصناعة وتحليل التقنيات التي يتم تبنيها بسرعة على نطاق عالمي. ويؤكد أيضًا على برامج تشغيل وقيود السوق ، مما يسمح للقارئ بالحصول على فهم شامل للصناعة.

الإبلاغ عن نطاق وتجزئة

• يصف: تفاصيل
• فترة الدراسة: 2019-2032
• سنة قاعدة: 2024
• فترة التنبؤ: 2025-2032
• الفترة التاريخية: 2019-2023
• معدل النمو: CAGR 35.0 ٪ من 2025 إلى 2032
• وحدة: القيمة (مليار دولار)

تجزئة

حسب المكون

• الأجهزة
• وحدة المعالجة المركزية (وحدة المعالجة المركزية)
• وحدة معالجة الرسومات (GPU)
• مجموعة بوابة قابلة للبرمجة الميدانية (FPGA)
• الدائرة المتكاملة الخاصة بالتطبيق (ASIC)
• برمجة

عن طريق التطبيق

• التعرف على الصور
• التعرف على الإشارة
• استخراج البيانات
• مراقبة الفيديو والتشخيص
• آخرون (ترجمة آلية ، اكتشاف المخدرات)

عن طريق الصناعة

• BFSI
• السيارات
• الرعاية الصحية
• الطيران والدفاع
• التجزئة والتجارة الإلكترونية
• وسائل الإعلام والترفيه
• آخرون (التصنيع)

حسب المنطقة

• أمريكا الشمالية (حسب المكون ، حسب التطبيق ، حسب الصناعة ، والبلد)
• الولايات المتحدة (حسب الصناعة)
• كندا (عن طريق الصناعة)
• المكسيك (حسب الصناعة)
• أمريكا الجنوبية (حسب المكون ، حسب التطبيق ، حسب الصناعة ، والبلد)
• البرازيل (حسب الصناعة)
• الأرجنتين (عن طريق الصناعة)
• بقية أمريكا الجنوبية
• أوروبا (حسب المكون ، حسب التطبيق ، حسب الصناعة ، والبلد)
• المملكة المتحدة (حسب الصناعة)
• ألمانيا (عن طريق الصناعة)
• فرنسا (حسب الصناعة)
• إيطاليا (عن طريق الصناعة)
• إسبانيا (عن طريق الصناعة)
• روسيا (عن طريق الصناعة)
• Benelux (حسب الصناعة)
• شمال الشمال (حسب الصناعة)
• بقية أوروبا
• الشرق الأوسط وأفريقيا (حسب المكون ، حسب التطبيق ، حسب الصناعة ، والبلد)
• تركيا (حسب الصناعة)
• إسرائيل (حسب الصناعة)
• مجلس التعاون الخليجي (حسب الصناعة)
• شمال إفريقيا (عن طريق الصناعة)
• جنوب إفريقيا (عن طريق الصناعة)
• بقية الشرق الأوسط وأفريقيا
• آسيا والمحيط الهادئ (حسب المكون ، حسب التطبيق ، حسب الصناعة ، والبلد)
• الصين (عن طريق الصناعة)
• الهند (عن طريق الصناعة)
• اليابان (عن طريق الصناعة)
• كوريا الجنوبية (حسب الصناعة)
• آسيان (عن طريق الصناعة)
• أوقيانوسيا (عن طريق الصناعة)
• بقية آسيا والمحيط الهادئ

الأسئلة الشائعة

كم كان قيمة سوق التعلم العميق (DL) في عام 2024؟

تقول Fortune Business Insights إن السوق بقيمة 24.53 مليار دولار أمريكي في عام 2024.

كم سيكون قيمة سوق التعلم العميق (DL) في عام 2032؟

تقول Fortune Business Insights أنه من المتوقع أن يصل السوق إلى 279.60 مليار دولار بحلول عام 2032.

في أي CAGR هو السوق المتوقع أن ينمو خلال فترة التنبؤ؟

سيتم ملاحظة معدل نمو سنوي مركب قدره 35.0 ٪ في السوق خلال الفترة المتوقعة من 2025-2032.

أي مكون من المتوقع أن يقود السوق خلال الفترة المتوقعة؟

من حيث المكون ، من المتوقع أن يقود قطاع البرامج السوق خلال الفترة المتوقعة.

ما هو العامل الرئيسي الذي يدفع نمو السوق؟

يعد زيادة التطبيق في قطاع السيارات أحد المحركات الرئيسية لنمو السوق.

من هي أفضل الشركات في السوق؟

تعد شركة Micro Devices ، Inc. ، Clarifai ، Inc. ، Nvidia Corporation ، Google Inc. و IBM Corporation و Intel Corporation و Microsoft Corporation و Amazon Web Services و SAS Institute Inc. و Meta Platforms ، Inc. (Facebook) هي أفضل اللاعبين في السوق.

ما هي المنطقة التي من المتوقع أن تسجل معدل نمو سنوي مركب؟

من المتوقع أن تسجل آسيا والمحيط الهادئ معدل نمو سنوي مركب.

ما هو قطاع التطبيقات الذي من المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب كبير؟

حسب التطبيق ، من المتوقع أن يسجل قطاع مراقبة الفيديو والتشخيص أعلى معدل نمو سنوي مركب.